高光谱图像端元提取MATLAB代码-ET2ECN_2020ET2ECN_2020

高光谱图像中提取纯凸端元是目标检测、分类和分解应用的关键步骤。提出一种基于凸多边形最大化的新算法，利用凸几何概念确定最大凸多边形面积的凸集，有效地提高了端元提取的独特性。并行实现显示出在噪声存在的情况下的鲁棒性，仿真结果证明该算法显著降低了光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）误差，同时在丰度映射中验证了其有效性。详细步骤请参考作者提供的MATLAB代码。如需运行代码，请下载并解压所有文件，并执行“Demo_cuprite.m”文件。

Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码，用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113，探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型（iML1515），能计算多种关键参数，如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程，请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/NutrientUptake获取更多信息。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

欢迎来到MEG分析入门课程[目录]。本课程教授MEG分析的基础步骤。尽管数据相似且分析仅在少数情况下存在分歧，您所学知识同样适用于EEG分析。假设您具备一定的M/EEG基础知识，我们将简要提醒一下。尽管MATLAB编程经验可以增加舒适感，但我们并未实施复杂的编程。M/EEG测量记录的是非侵入性电生理信号，其主要来源是引起突触后电位的离子电流。动作电位对信号的贡献较小，因其短时延不利于信号求和。标准频率范围通常为

百度网盘中已提供安装包和安装步骤，可直接下载使用。如有疑问，可随时评论咨询。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

这段代码是针对2020年数学建模B题，经过四天建模培训后完成的。第二关的解决思路与第一关相似，但地图包含两个村庄和更复杂的地形，增加了选择矿山和补给点的难度。通过距离矩阵处理数据，并利用单目标优化模型计算玩家在规定时间内的剩余资金，最终通过Matlab编程对比分析不同方案，找到最佳方案。 第二题要求在规定时间内到达终点并最大化资金，但天气状况是随机的，玩家只能知道当天的情况。因此，在未知情况下规划最佳路线成为关键。通过分析第一题的天气分布概率来预测未知天气，并利用动态规划求解。第三关可以使用数学期望求解最佳路线，而第四关可以使用随机分布，通过对比两种方法的优劣。值得注意的是，第三关的基本收益为200，而非1000，这可能导致结果与预期有所偏差。由于第三关地图简单，时间只有十天且没有沙暴，因此需要谨慎考虑是否挖矿。如果不挖矿，由于模型简单，可以遍历所有情况，比较得出不挖矿的最大剩余资金。

这份文件描述了迭代约束端元（ICE）算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用。该算法专门用于从混合物中提取成分信息，使用光谱图像数据集生成混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。与化学计量学中的多元曲线分辨率（MCR）算法类似，ICE算法通过外部约束来确保输出符合预期结果。还讨论了ICE算法在强制算法输出期望结果方面的应用。

广联达最新推出的ET写锁技术，采用了先进的加密技术，适用于北京、天津、河北等地的数据库保护。该技术不仅能够兼容各类最新软件，还支持BIM5D应用，具备绝版资源的特点。